# 教育支援

Qwen2.5をファインチューニングした専門的なコード生成モデルで、構造が複雑で論理的なコードを詳細な説明付きで生成するのに優れています

Phi-4-mini-reasoning は軽量なオープンソースモデルで、数学推論タスクに特化しており、128Kトークンのコンテキスト長をサポートします。

深層学習に基づく数学問題自動解決システム、代数、幾何、微積分など様々な数学問題に対応

Nu2-Lupi-Qwen-14BはQwen 2.5 14Bアーキテクチャを基に設計された数学推論最適化モデルで、複雑な問題解決と論理的推論に優れています。

140億パラメータ規模の数学推論大規模言語モデル、思考連鎖推論をサポート

MathFusionQAはdeepseek-math-7b-baseを基にした数学問題解決モデルで、命令融合により大規模言語モデルの数学問題解決能力を強化します。

文法とスペル修正用のGGUF形式T5モデルで、高精度量子化バージョンをサポートし修正品質を保証します。

YOLO11xアーキテクチャに基づく物体検出モデルで、画像中の数字(0-10)や基本算術演算子(加減乗除など)を識別するために特別に設計されています。

数字(0-10)と基本演算子(+,-,×,÷,=)の認識に特化した物体検出モデル

Llama3をファインチューニングしたペルシャ語Q&A専用バージョンで、文脈に基づき正確にペルシャ語の質問に回答可能

神経4数学-7bは、複数の7BパラメータモデルをLazyMergeKitで統合した数学特化モデルで、数学関連タスクに特化しています。

DeepSeekMathは数学問題解決に特化した大規模言語モデルで、強力な数学的推論と計算能力を備えています。

ARIA 70B V2 は Llama 2 アーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、フランス語と英語をサポートし、テキスト生成タスクに特化しています。

jflegデータセットに基づいて構築された文法チェックモデルで、t5-baseアーキテクチャを採用し、英文法の修正に特化しています。

これはロシア語の文法誤り修正タスク用にファインチューニングされたMultilingual Bartモデルのバージョンで、ロシア語テキスト内の文法誤りを検出・修正するために特別に設計されています。

ru_turbo_alpaca はAlpacaモデルを微調整したロシア語テキスト生成モデルで、ロシア語テキスト生成タスクに適しています。

T5-baseをファインチューニングした英語の質問応答ペア生成モデルで、テキスト段落から質問と回答のペアを生成します。

bert-base-uncasedをglueデータセットで微調整した英語文法チェックモデルで、テキスト分類タスクに使用されます。

このモデルは手書き数学式の画像を対応するLaTeXシーケンスに変換でき、数式認識とデジタル処理に適しています。

このモデルはT5-baseアーキテクチャに基づき、SQuAD v1.1データセットで微調整され、質問生成タスクに特化しています。

このモデルはSQuADデータセットでファインチューニングされたBARTの変種で、テキスト段落と回答に基づいて対応する質問を生成するために特別に設計されています。

T5アーキテクチャに基づく文法校正モデルで、入力テキストの文法誤りを自動修正できます。

T5-smallアーキテクチャに基づく文法誤り訂正モデルで、英語テキストの文法誤りを自動検出・修正します。

スタンフォードCS224nコースの学生向けに提供される、SQuAD2.0の问答タスクのベンチマークテストに使用するALBERT-base-v2モデル

MT5-smallをファインチューニングした日本語の質問生成と回答抽出モデルで、与えられたテキストから質問を生成したり回答を抽出したりできます。

T5-baseをファインチューニングしたエンドツーエンドの問題生成モデルで、与えられたコンテキストから自動的に関連する質問を生成できます。

これはgoogle/mt5-smallをファインチューニングした日本語問題生成モデルで、与えられたテキストから関連する質問を生成するために特別に設計されています。

T5-smallをベースに微調整された英文質問生成と回答抽出モデルで、テキストから質問を生成したり回答を抽出するのに適しています。

インドネシア語質問応答モデル。翻訳版SQuAD 2.0データセットで微調整され、インドネシア語の質問応答タスクに適しています。